UC伯克利震撼推出“世界大模型”:一次性处理百万token，精准解读长视频
前言
在人工智能领域，解读和理解视频内容一直是一个巨大挑战。传统的模型虽然能够处理文本和静态图像，但在理解长视频的动态过程中，往往力不从心。近期，UC伯克利研究团队推出的“世界大模型”（Large World Model，简称LWM）为语言模型理解物理世界铺平了新的道路，这一里程碑式的进展令人震撼。
模型概述
“世界大模型”通过采用先进的RingAttention技术，成功地对长序列进行了可扩展训练，从而实现了在长视频和语言序列上训练拥有极大上下文尺寸的transformers模型。LWM模型的独特之处在于其能够一次性处理高达100万个token。为了实现这一点，研究团队采用多种策略：使用书籍资料将上下文扩展到 100 万个 token，然后在长多模态序列上进行联合训练，包括文本 - 图像、文本 - 视频数据和书籍资料。
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这一特性使其能够精准解读长达1小时的YouTube视频内容，无论是解析视频中的动态场景，还是回答与视频内容相关的复杂问题，LWM都展现出了卓越的性能。比如在示例中，当用户询问「那个穿着霸王龙服装的人骑的是什么车」？GPT-4V 不能提供支持，Gemini Pro Vision 回答错误。只有 LWM 给了「那个穿着霸王龙服装的人骑的是摩托车」正确答案。显示出 LWM 在长视频理解中的优势。
技术突破
LWM的技术突破主要体现在以下几个方面：
- 长序列处理能力：通过RingAttention技术，LWM突破了传统模型在处理长序列时的内存限制和计算复杂性，实现了对数百万长度token序列的有效训练。
- 多模态序列训练：LWM能够处理包含文本、图像和视频的多模态序列，这一能力极大地丰富了模型的应用场景，提高了模型的理解和生成能力。
- 开源共享：LWM模型及其相关的训练代码、数据集和评估工具全面开源，为AI研究社区提供了宝贵的资源，促进了技术的共享和发展。
模型性能
LWM 与谷歌的 Gemini Pro 和 OpenAI 的 GPT-4 进行了实验比较，实验结果表明 LWM 模型在检索方面能够媲美 GPT-4。
还在 MT-Bench 上评估了模型的对话能力。下图显示了模型获得的 MT-Bench 分数， 说明了模型的对话能力与事实检索能力的关系。
在准确性方面，LWM 在上下文窗口为 1M 时优于 GPT-4V 和 Gemini Pro。
应用前景
LWM模型在视频理解、生成以及与视频相关的问答等方面展现了卓越的能力，这不仅为视频内容创作和分析提供了强大的工具，也为自动驾驶、远程监控等领域提供了新的解决方案。随着模型性能的进一步提升和应用场景的不断拓展，LWM有望在未来成为理解复杂物理世界的关键技术。
结语
UC伯克利的“世界大模型”代表了AI在理解复杂视频内容方面的重大进步，其一次性处理百万token的能力开启了新的研究和应用可能。随着技术的不断完善和应用的深入，LWM预计将在AI领域掀起新的技术革命。
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